基于兴趣域的非结构化P2P模型

泛洪式路由（Flooding）是在非结构化对等网络中进行有效资源查找的主要方式,但其路由过程将产生大量冗余消息,因而严重制约了其可扩展性。随节点数增多,泛洪式路由的网络带宽消耗也变得异常严重。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,文章提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

非结构P2P网络受限搜索机制

降低搜索过程中产生的大量网络开销,是非结构P2P 网络重点研究内容之一.泛洪算法和随机查找算法简单且易于实现,但其在搜索过程中产生的大量冗余消息是造成大量网络开销的主要原因.针对这一问题,提出一种受限搜索机制(restricted forward search algorithm,简称RFSA),定义了搜索路径和冗余搜索路径,引入本地消息索引缓存机制,通过节点对消息的受限接收,消除节点对消息的重复接收与转发;利用搜索过程中携带的实时搜索路径信息,选择未出现在搜索路径中的邻居节点对消息进行转发,消除冗余搜索路径的产生.从理论上分析了RFSA 所产生的消息数目和网络开销.模拟实验分别从网络开销、查询点击率、搜索覆盖率和产生的冗余消息数目等方面对受限机制下和非受限机制下的泛洪算法和随机查找算法进行了对比分析,结果表明,在搜索覆盖率和查询点击率基本相同的情况下,受限机制下的泛洪算法和随机查找算法能够减少大量冗余消息的产生,降低了网络开销.     

非结构对等网络中一种有效的资源搜索策略

针对非结构化对等网络中资源搜索算法效率不高、搜索过程中产生的冗余消息数过大而造成的网络带宽消耗及网络拥塞等状况,提出一种基于路由搜索机制的改进算法.该算法利用邻节点之间的关系,生成邻节点的转发路由表.实验证明,该算法有效抑制了网络中冗余搜索消息数量,减小了网络带宽的消耗,有效避开了搭便车节点,从而提高了搜索效率.     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

基于蚁群算法的P2P路由策略

目前P2P网络面临的两大难题:消息泛洪和free-rider,为了更好地解决这两个问题,提出了一种基于蚁群策略的路由策略,在每个节点建立了路由信息素表和请求应答数表,对等点可以根据信息素的值来选择成功率高的路径,只发送消息给部分节点,有效控制了消息的泛洪和拥塞的产生,通过奖励机制,有效减少了free-rider.     

基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制的研究

通过对P2P中资源搜索技术的研究,针对非结构化P2P网络中的传统洪泛搜索机制中的路由盲目性和产生过多冗余消息等缺点,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制.蚁群算法是一种新型的优化算法,利用蚁群算法信息素的正反馈机制指导查询请求消息的转发,将查询请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.实验结果表明,该算法在查询成功率和查询消息的传送次数方面都优于洪泛搜索算法,提高了算法的有效性.     

对等网络中基于节点相似性的改进破圈搜索算法

对等网络中资源搜索算法的研究是近十几年的一个研究热点.当前无结构对等网中的搜索算法很多是基于泛洪算法的改进,这些算法在网络中查全率和查准率都比较高,但由于在搜索过程中产生大量的冗余信息导致对等网的扩展性很差,不能满足大范围组网的要求.本文提出一种对等网中基于稳定性和相似性的改进破圈路由搜索算法,在此算法中,如果节点在路由中发现与另外几个节点形成一个圈,则节点根据与圈中邻居节点之间的稳定性和内容相似性等因素选择其中的一个邻居节点转发信息.在这种破圈法构造的拓扑结构中采用泛洪协议去搜索资源,转发信息数将从指数级增长有效地减少到常数值,并且资源搜索成功率始终在一个稳定的范围.仿真实验表明所提算法在保证一定搜索成功率的前提下大大减少了搜索中产生的冗余信息.     

基于Bloom Filter和概率分发队列的P2P网络快速查找算法

无结构化P2P网络资源定位过程中的响应时间、查准率及覆盖率难以同时被优化。提出一种面向有向无环随机网络的基于Bloom Filter和概率分发队列的快速查找算法BFPDQ(Bloom Filter and Probabilistic Distribution Queue),它用Bloom Filter表达和传递节点命中资源信息及查找请求信息,计算新查询消息与历史查询消息Bloom Filter语义向量相似度,并应用底层网络路径性能信息指导上层转发决策。概率分发队列(Probabilistic Distribution Queue,PDQ)把传统walkers表示成为查找消息分发队列,查找请求者协调各分发队列的查找方向和深度,并融合各队列查找过程中得到的定位消息。仿真实验表明,BFPDQ算法在保持较少冗余信息的同时有效缩短了响应时间。     

一种负载感知的结构化P2P协议

提出并建立一种负载感知的结构化P2P协议——LaChord,采用负载感知的被动式路由表维护机制和负载感知的路由算法,通过增加轻载节点的入度来增大轻载节点作为路由中继节点的概率,在保证查询性能的前提下使消息路由到轻载节点。实验表明,与没有采用负载感知的协议相比,采用负载感知的结构化P2P协议可使系统内节点负载达到更好的平衡,负载感知的算法有助于提高系统的扩展性能。     

一种新的P2P网络流量预测模型

当前,对等计算(Peer to Peer)引起了广泛的关注,其典型应用有文件共享,即时通信等等,为了更好地使用P2P资源,合理规划P2P网络资源,建立P2P流量预测模型具有十分重要的理论意义和现实价值.基于小波神经网络提出了一个P2P网络流量预测模型,预测模型共分为输入层、隐含层、输出层,通过使用小波代替传统神经网络的Sigmoid作为神经网络的隐节点激励函数,在Matlab6.5仿真平台中实现,结果显示能够有效提高P2P网络流量预测精度.     

一种基于对等点交换的结构化P2P路由算法

分析了目前流行的Chord算法及相关算法,并在此基础上提出了一种对等点交换算法。该算法在路由过程中分析网络的实际延迟,合理交换对等点的信息,达到降低路由延迟的目的。最后设计了原型系统,验证了对等点交换算法在降低P2P路由延迟方面的有效性和实用性。     

基于IPv6的三层混合P2P覆盖网络模型

研究现有的非结构化对等(P2P)网络,结合IPv6以及人类社会资源查找方法,提出一种三层混合P2P覆盖网络模型。在该模型中,具有相同IPv6网络前缀的节点组成一个域,域内节点根据属性相似性划分为若干个兴趣组,组内节点管理功能由智能节点完成,域内路由节点负责跨域路由消息。仿真结果表明,该模型能提高资源查找效率,缩短查找时延,减少消息路由跳数。     

一种基于本地聚类的P2P资源查找算法*

资源检索是P2P系统研究的热点之一,非结构化P2P资源查找普遍采用泛洪机制。随着查询请求的增加,消息数量呈指数增长,网络拥塞和带宽浪费严重,查询效率得不到保障。针对这一问题,给出了一种基于本地聚类的非结构化P2P资源查找算法。通过对资源特征向量的本地Kmeans聚类和相似链接的建立,有效地提高了资源检索效率,避免了查询消息的扩散对网络带宽的浪费。实验表明,该方法能有效缩短资源的平均检索长度,提高查找成功率。     

针对非结构化P2P网络稳定性的搜索策略

对于分层非结构化P2P网络,到目前为止,节点稳定性是影响搜索结果的一个主要原因,提出建立一种维护模型来有效提高这种分层非结构化P2P网络的稳定性.在此维护模型中,普通节点作为一个隐性的备份,在超级节点退出时,取代超级节点成为新的超级节点,使得整个网络具有较好的鲁棒性.并详细介绍了该算法的实验.同时,在一定程度上优化了分层非结构化P2P网络的搜索算法.该维护模型的核心是一个取代算法.     

一种快速构建CAN网络拓扑算法

受二叉树思想的启发,在P2P网络拓扑管理协议T-Man和Kademlia网络快速构建算法的基础上,提出了从非结构化P2P网络快速构建CAN网络的算法。Kademlia网络为二叉树拓扑结构,CAN网络基于空间划分,由于已经提出了Kademlia网络快速构建算法,通过把CAN的空间划分方式强制定义为树图的空间划分方式,研究问题转换为由Kademlia网络的二叉树结构向CAN网络的树图结构转换及构建相应路由表的问题。实验表明,该算法能在对数的时间内构建出CAN网络。     

一种减少网间P2P流量的Peer选择算法

为合理引导对等网络(P2P)的流量,减少关键位置的带宽占用,该文以常用P2P软件BitTorrent(BT)为例,提出一种基于片段融合度的peer选择算法,使得在BT下载效率降低很少的同时,减少了BT流量。通过建模与分析,证明该算法可以大大减少P2P的网间流量。